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Supervised Learning Algorithmen Seminar


Supervised Learning Algorithmen Seminar

Supervised Learning Algorithmen Seminar

In diesem Seminar werden die Grundlagen von Supervised Learning Algorithmen vermittelt. Diese Algorithmen sind ein wichtiger Bestandteil im Bereich des maschinellen Lernens und werden häufig in der Datenanalyse, der künstlichen Intelligenz und anderen Bereichen eingesetzt.

Das Seminar befasst sich mit verschiedenen Supervised Learning Algorithmen wie lineare Regression, logistische Regression, Support Vector Machines und Entscheidungsbäumen. Es werden auch fortgeschrittene Konzepte wie Ensemble-Lernen und Deep Learning behandelt.

Das Ziel des Seminars ist es, den Teilnehmern ein grundlegendes Verständnis von Supervised Learning Algorithmen zu vermitteln und ihnen die Fähigkeiten zu geben, diese Algorithmen in der Praxis anzuwenden. Es wird eine Kombination aus Vorträgen, praktischen Übungen und Fallstudien geben, um das Verständnis zu vertiefen und die Anwendungsfähigkeiten zu verbessern.

Warum dieses Seminar kaufen?

  • Verbessern Sie Ihre Kenntnisse im Bereich Supervised Learning Algorithmen.
  • Erlernen Sie praktische Fähigkeiten, die in der Industrie stark nachgefragt werden.
  • Erhalten Sie Einblicke in fortgeschrittene Konzepte und Techniken.
  • Bereiten Sie sich auf eine Karriere im Bereich des maschinellen Lernens vor.
  • Erweitern Sie Ihr Wissen und Ihre Fähigkeiten in einer schnell wachsenden und zukunftsweisenden Branche.

Melden Sie sich jetzt an und nehmen Sie an unserem Supervised Learning Algorithmen Seminar teil, um Ihre Fähigkeiten und Ihr Wissen zu verbessern!

Course outline
  • Einführung in überwachtes Lernen
  • Lineare Regression und Regularisierung
  • Logistische Regression und Klassifikation
  • Entscheidungsbäume und Random Forests
  • Support Vector Machines (SVM)
  • K-Nearest Neighbors (KNN)
  • Naive Bayes Klassifikator
  • Ensemble-Methoden: Bagging und Boosting
  • Neuronale Netze und Deep Learning
  • Evaluierung von Modellen: Metriken und Validierung
  • Hyperparameter-Optimierung
  • Feature Engineering und Auswahl
  • Zeitreihenanalyse mit überwachtem Lernen
  • Anwendungen von überwachtem Lernen in der Praxis
  • Zukünftige Entwicklungen im überwachten Lernen
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